×

Вы используете устаревший браузер Internet Explorer. Некоторые функции сайта им не поддерживаются.

Рекомендуем установить один из следующих браузеров: Firefox, Opera или Chrome.

Контактная информация

+7-863-218-40-00 доб.200-80
ivdon3@bk.ru

Исследование влияния предобученных оснований нейронных сетей на качество сегментации кусков руды на фотографии

Аннотация

Полещенко Д.А., Устимов В.Ю.

Дата поступления статьи: 20.10.2023

В статье рассмотрены самые популярные семейства предобученных оснований нейронных сетей. Были рассмотрены их структуры, а также произведено сравнение результатов работы при сегментации изображения на FPN – сети. После тестирования и сравнения было получено, что самое высокое качество сегментации, равное 55,1 % по классу «куски руды» при общем качестве сегментации по трем классам составляющем 98,93 %, показала FPN – сеть на предобученном основании EfficientNetB2 после 7 эпох обучения.

Ключевые слова: сегментация, нейронная сеть, предобученное основание, EfficientNet, SEResNet

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

.